Конзистентна оцінка у векторній моделі з похибками у змінних при невідомій коваріаційній структурі похибок

Abstract

Рассматривается векторная модель с погрешностями в переменных AX≈B, где матрицы A, B наблюдаются с погрешностями и необходимо оценить матричный параметр X. При условиях, когда нет достаточной информации о ковариационной структуре погрешностей, предложена оценка, сходящаяся по вероятности к X, когда количество строк матрицы A стремится к бесконечности. Установлены достаточные условия такой сходимости, а также достаточные условия асимптотической нормальности оценки.

We consider a linear multivariate errors-in-variables model AX ? B, where the matrices A and B are observed with errors and the matrix parameter X is to be estimated. In the case of lack of information about the error covariance structure, we propose an estimator that converges in probability to X as the number of rows in A tends to infinity. Sufficient conditions for this convergence and for the asymptotic normality of the estimator are found.